AI 重塑工业设计：设序科技如何掀起效率革命？
2025-01-16
工业领域作为现代经济的基石，其设计环节始终是创新与竞争力的核心驱动力。随着人工智能时代的全面来临，工业设计正经历前所未有的变革。设序科技，一家在工业 AI 生成式设计领域深耕的领军企业，怀揣着 “让设计制造简单有序” 的使命，致力于用人工智能重塑工业设计的格局。
它究竟凭借何种魔力，让设计与 AI 深度交融？又怎样以创新的姿态，引领工业设计步入智能化的新未来，驱动产业变革的滚滚车轮？近日，《今日人工智能》有幸邀请到设序科技的 CPO 杨庆保先生，一同深入探讨设序科技的创新之路。
今日人工智能：杨总，设序科技是一家怎样的企业？
杨庆保：设序科技给自己的定位是一家提供工业 AI 生成式设计与方案产品的科技公司，主要是软件产品。这个软件产品能为客户生成工业上的设计结果和方案，形态可能是 3D 或 2D 的。产品本身是云端架构，客户也可根据自身保密、安全等需求选择私有化部署。
今日人工智能：那公司目前的核心产品或服务是什么？贵公司的 slogan 是 “让设计制造简单有序”，如何实现这一目标？
杨庆保：我们公司叫设序科技，产品叫闪设。目前我们主要聚焦在设计环节，愿景是愉悦的工程师，高效的产业链，让设计制造简单有序是我们的使命。在工业过程中，以往设计人员会用成熟工具实现设计意图，但我们希望客户在我们产品内，基于我们对历史数据的学习和场景任务的理解，上传输入后就能得到设计结果，然后在此基础上进行评审、修改等操作，快速提高设计交付效率，从而实现让设计制造简单有序。
今日人工智能：从技术层面具体如何实现呢？
杨庆保：从技术上讲，主要涉及数据和算法两个层面。在数据方面，AI 在消费领域处理的数据多为文本、图片、视频，以及偏游戏、渲染等的三维数模，但工业设计环节更多是正向设计，需要精确的连续数据。我们要做的就是理解这种连续数据，识别工程师的设计意图，包括过程和结果。过程上要把以前正确交付数据中的设计意图以连续操作形式提取，结果上要从拓扑关系表达并能后续输出。
在算法方面，我们产品目前在设计环节主要有三个应用：一是 2D 智能出图（工业图纸，表达拓扑关系而非单纯造型）；二是 3D 自动生成（带结构的 3D 数模）；三是数据管理（从功能和结构上提高零件复用率，保证数据或设计结果一致性）。针对每个应用，会根据对应环节问题构建算法，包括数据输入输出。
今日人工智能：设序产品与国内国外的 CAD 产品相比，最大区别是什么？如何将人和工具更有效结合？
杨庆保：像 AutoCAD 这类成熟 CAD 软件本质是工具，不分行业，设计主体是人，通过鼠标、键盘用基础模块设计。而我们是用算法在后台根据输入生成结果，这个结果可理解为一系列鼠标键盘操作及参数，我们重点是生成更准确的工作流，不关心后续在哪个平台完善，关键是给客户带来增量价值。
今日人工智能：目前设序产品的搭载方式是什么样的？以插件、APP 还是网页形式？
杨庆保：目前我们是云端架构，类似 Web 端工具，在手机端、iPad、电脑上只要能上网的终端都能打开使用。小程序目前未对接，但对接后也可使用，因为其本质只是前端显示页面，计算在云端。
今日人工智能：设序产品主要的用户群体是什么？面向C端、B端还是G端？
杨庆保：主要面向 B 端，偏制造业。我们最早切入汽车领域，如汽车装备或零部件领域，现在也在从汽车往新能源、3C、航空航天等领域拓展。从事这些设计工作基本以公司为单位，虽供应链较长，在最末端也有一些自由人接工业活，但总体主要是 B 端。
今日人工智能：杨总，能否分享一些具体案例，比如客户使用设序产品后在设计制造环节有哪些显著变化？
杨庆保：比如我们有个头部客户，之前内部有 60 多个设计人员，既要做 3D 设计又要 2D 出图，工作繁琐。用了我们产品后，内部只需要 4 个人员做出图，其他人员专注 3D 设计。工作环节实现自由化，效率大幅提升，以前一个人一天出三四十张图算快的，现在通过我们先出图再人工审核修改，一天能出几百甚至几千张。而且人在重复工作时易出错，数据一致性难保证，算法程序虽可能犯错但下限可控，数据一致性更好。
今日人工智能：设序的用户群体中，中小企业用户较多吗？针对中小企业有限资源，如何匹配其不同需求？
杨庆保：大中小企业都有。从量上看，中小企业数量多些，大型企业多要求私有化部署，以项目形式在本地部署内网使用平台。对于中小企业，我们首先让产品更通用，比如在汽车领域推广前，闪设就已经内置了汽车常用的欧标、日标、国际标准及国内头部主机厂标准，客户拿来就能用。其次提供灵活配置，设计虽底层逻辑一致，但有厂家风格差异，我们提供快捷配置页面，客户可在范围内生成想要的样式，用通用能力和自身样式接近交付状态。进入新场景时，会先找头部客户升级能力，再推广给中下游客户。
今日人工智能：今天主题是 “AI + 软件”，设序如何通过人工智能赋能软件？
杨庆保：从技术角度一直在迭代。我们认为人工智能对我们的价值在于对设计意图的理解。早期处理三维数据，现在技术架构更统一，与开源或常见三维算法不同，我们让人工智能生成设计过程，确保结果能用几何引擎呈现且精确。在合理性方面，一是理解厂家标准，用 LLM 抽象后变成风格配置，作用于设计风格生成符合行业或用户习惯的结果；二是有三个闭环，一是 AI 生成设计图，二是用 LLM 理解设计规范变成设计风格，三是希望生成即交付，现阶段可以做到带来效率和质量的提升，若客户在平台修改，修改动作数据可作为后续强化学习输入，使生成结果更符合修改后状态。
今日人工智能：仿真现在较火，设序有向仿真方面发展的意图吗？
杨庆保：我们已接触到一些仿真需求，如有限元仿真、工艺仿真。未来几年可能会从设计往仿真或制造拓展，但我们的定位不是做国产化替代的仿真或制造软件。因为设计、制造、仿真本质都是从不同角度看待数据，我们拓展是想发挥特长，比如聚焦于对设计数据或知识的理解，结合仿真环节中的一些重复动作做替代，如自动生成仿真前处理动作或结果，加快仿真调试周期，仿真过程本身不是我们目标，因为已有国内外企业在做，我们还是想聚焦用 AI 理解数据。
今日人工智能：对于核心产品，未来有哪些技术升级或功能拓展计划？
杨庆保：功能上，工业环节可能从 CAD 设计往 CAE 仿真、CAPP 工艺仿真、CAM 制造拓展，用我们的数据理解和方法论，结合客户痛点在各环节衍生新应用，但不会做全面国产化替代。技术上，目前各环节算法独立，未来希望能融合，提高泛化性，实现工业设计的统一性。
今日人工智能：最后，杨总能否用一句话总结设序科技？
杨庆保：现阶段可以把设序想象成一个由工程师和 CAD 软件组成的组合，给它一个输入就会有一个结果，最终由设计人员自己评判或在结果上修改，快速完成交付，它是一款提高效率的工具，让人有更多精力做创造性活动，避免重复劳动。
工业领域作为现代经济的基石，其设计环节始终是创新与竞争力的核心驱动力。随着人工智能时代的全面来临，工业设计正经历前所未有的变革。设序科技，一家在工业 AI 生成式设计领域深耕的领军企业，怀揣着 “让设计制造简单有序” 的使命，致力于用人工智能重塑工业设计的格局。
它究竟凭借何种魔力，让设计与 AI 深度交融？又怎样以创新的姿态，引领工业设计步入智能化的新未来，驱动产业变革的滚滚车轮？近日，《今日人工智能》有幸邀请到设序科技的 CPO 杨庆保先生，一同深入探讨设序科技的创新之路。
今日人工智能：杨总，设序科技是一家怎样的企业？
杨庆保：设序科技给自己的定位是一家提供工业 AI 生成式设计与方案产品的科技公司，主要是软件产品。这个软件产品能为客户生成工业上的设计结果和方案，形态可能是 3D 或 2D 的。产品本身是云端架构，客户也可根据自身保密、安全等需求选择私有化部署。
今日人工智能：那公司目前的核心产品或服务是什么？贵公司的 slogan 是 “让设计制造简单有序”，如何实现这一目标？
杨庆保：我们公司叫设序科技，产品叫闪设。目前我们主要聚焦在设计环节，愿景是愉悦的工程师，高效的产业链，让设计制造简单有序是我们的使命。在工业过程中，以往设计人员会用成熟工具实现设计意图，但我们希望客户在我们产品内，基于我们对历史数据的学习和场景任务的理解，上传输入后就能得到设计结果，然后在此基础上进行评审、修改等操作，快速提高设计交付效率，从而实现让设计制造简单有序。
今日人工智能：从技术层面具体如何实现呢？
杨庆保：从技术上讲，主要涉及数据和算法两个层面。在数据方面，AI 在消费领域处理的数据多为文本、图片、视频，以及偏游戏、渲染等的三维数模，但工业设计环节更多是正向设计，需要精确的连续数据。我们要做的就是理解这种连续数据，识别工程师的设计意图，包括过程和结果。过程上要把以前正确交付数据中的设计意图以连续操作形式提取，结果上要从拓扑关系表达并能后续输出。
在算法方面，我们产品目前在设计环节主要有三个应用：一是 2D 智能出图（工业图纸，表达拓扑关系而非单纯造型）；二是 3D 自动生成（带结构的 3D 数模）；三是数据管理（从功能和结构上提高零件复用率，保证数据或设计结果一致性）。针对每个应用，会根据对应环节问题构建算法，包括数据输入输出。
今日人工智能：设序产品与国内国外的 CAD 产品相比，最大区别是什么？如何将人和工具更有效结合？
杨庆保：像 AutoCAD 这类成熟 CAD 软件本质是工具，不分行业，设计主体是人，通过鼠标、键盘用基础模块设计。而我们是用算法在后台根据输入生成结果，这个结果可理解为一系列鼠标键盘操作及参数，我们重点是生成更准确的工作流，不关心后续在哪个平台完善，关键是给客户带来增量价值。
今日人工智能：目前设序产品的搭载方式是什么样的？以插件、APP 还是网页形式？
杨庆保：目前我们是云端架构，类似 Web 端工具，在手机端、iPad、电脑上只要能上网的终端都能打开使用。小程序目前未对接，但对接后也可使用，因为其本质只是前端显示页面，计算在云端。
今日人工智能：设序产品主要的用户群体是什么？面向C端、B端还是G端？
杨庆保：主要面向 B 端，偏制造业。我们最早切入汽车领域，如汽车装备或零部件领域，现在也在从汽车往新能源、3C、航空航天等领域拓展。从事这些设计工作基本以公司为单位，虽供应链较长，在最末端也有一些自由人接工业活，但总体主要是 B 端。
今日人工智能：杨总，能否分享一些具体案例，比如客户使用设序产品后在设计制造环节有哪些显著变化？
杨庆保：比如我们有个头部客户，之前内部有 60 多个设计人员，既要做 3D 设计又要 2D 出图，工作繁琐。用了我们产品后，内部只需要 4 个人员做出图，其他人员专注 3D 设计。工作环节实现自由化，效率大幅提升，以前一个人一天出三四十张图算快的，现在通过我们先出图再人工审核修改，一天能出几百甚至几千张。而且人在重复工作时易出错，数据一致性难保证，算法程序虽可能犯错但下限可控，数据一致性更好。
今日人工智能：设序的用户群体中，中小企业用户较多吗？针对中小企业有限资源，如何匹配其不同需求？
杨庆保：大中小企业都有。从量上看，中小企业数量多些，大型企业多要求私有化部署，以项目形式在本地部署内网使用平台。对于中小企业，我们首先让产品更通用，比如在汽车领域推广前，闪设就已经内置了汽车常用的欧标、日标、国际标准及国内头部主机厂标准，客户拿来就能用。其次提供灵活配置，设计虽底层逻辑一致，但有厂家风格差异，我们提供快捷配置页面，客户可在范围内生成想要的样式，用通用能力和自身样式接近交付状态。进入新场景时，会先找头部客户升级能力，再推广给中下游客户。
今日人工智能：今天主题是 “AI + 软件”，设序如何通过人工智能赋能软件？
杨庆保：从技术角度一直在迭代。我们认为人工智能对我们的价值在于对设计意图的理解。早期处理三维数据，现在技术架构更统一，与开源或常见三维算法不同，我们让人工智能生成设计过程，确保结果能用几何引擎呈现且精确。在合理性方面，一是理解厂家标准，用 LLM 抽象后变成风格配置，作用于设计风格生成符合行业或用户习惯的结果；二是有三个闭环，一是 AI 生成设计图，二是用 LLM 理解设计规范变成设计风格，三是希望生成即交付，现阶段可以做到带来效率和质量的提升，若客户在平台修改，修改动作数据可作为后续强化学习输入，使生成结果更符合修改后状态。
今日人工智能：仿真现在较火，设序有向仿真方面发展的意图吗？
杨庆保：我们已接触到一些仿真需求，如有限元仿真、工艺仿真。未来几年可能会从设计往仿真或制造拓展，但我们的定位不是做国产化替代的仿真或制造软件。因为设计、制造、仿真本质都是从不同角度看待数据，我们拓展是想发挥特长，比如聚焦于对设计数据或知识的理解，结合仿真环节中的一些重复动作做替代，如自动生成仿真前处理动作或结果，加快仿真调试周期，仿真过程本身不是我们目标，因为已有国内外企业在做，我们还是想聚焦用 AI 理解数据。
今日人工智能：对于核心产品，未来有哪些技术升级或功能拓展计划？
杨庆保：功能上，工业环节可能从 CAD 设计往 CAE 仿真、CAPP 工艺仿真、CAM 制造拓展，用我们的数据理解和方法论，结合客户痛点在各环节衍生新应用，但不会做全面国产化替代。技术上，目前各环节算法独立，未来希望能融合，提高泛化性，实现工业设计的统一性。
今日人工智能：最后，杨总能否用一句话总结设序科技？
杨庆保：现阶段可以把设序想象成一个由工程师和 CAD 软件组成的组合，给它一个输入就会有一个结果，最终由设计人员自己评判或在结果上修改，快速完成交付，它是一款提高效率的工具，让人有更多精力做创造性活动，避免重复劳动。